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Curso : 2019/2020

592 - Asignaturas transversales

19438 - RECOGIDA DE DATOS Y ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN CON EXCEL


Información de la asignatura

Código - Nombre:
19438 - RECOGIDA DE DATOS Y ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN CON EXCEL
Titulación:
592 - Asignaturas transversales
Centro:
103 - Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Curso Académico:
2019/20

1.Detalles de la asignatura

1.1.Materia

Estadística

1.2.Carácter

Optativa

1.3.Nivel

Grado

1.4.Curso

XX

1.5.Semestre

Segundo semestre

1.6.Número de créditos ECTS

3.0

1.7.Idioma

Español

1.8.Requisitos previos

No hay

1.9.Recomendaciones

Aunque se dan por conocidos los fundamentos básicos de Estadística Descriptiva y Teórica, se proporcionarán materiales con  los conceptos básicos de la recogida y análisis de información su análisis así como diversas guías de manejo Excel.

1.10.Requisitos mínimos de asistencia

Habrá dos partes. Las primeras clases serán de asistencia muy recomendable, puesto que parte de la evaluación se hará en función de los trabajos realizados en el aula (12 semanas). Las semanas restantes serán de asistencia voluntaria y se dedicarán a resolver las dudas de los alumnos para la elaboración del proyecto final. 

1.11.Datos del equipo docente

Profesor:

María Jano Salagre 

dolores.jano@uam.es 

Departamento de Economía Aplicada. UDI de Estadística. 

Módulo E-12  Despacho 306

Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales

Universidad Autónoma de Madrid

1.12.Competencias y resultados del aprendizaje

1.12.1.Competencias

Competencias genéricas (CG) 

Competencia genérica 

  • Capacidad teórica de análisis y síntesis. 

  • Capacidad crítica y de autocrítica. 

  • Capacidad para utilizar nuevas herramientas informáticas y de análisis de datos. 

  • Habilidad para la búsqueda, identificación y análisis de las fuentes de información 

pertinentes al ámbito de estudio 

  • Habilidades para la presentación en público de trabajos, ideas e informes. 

  • Preocupación por la calidad y el trabajo bien hecho 

 

Competencia específicas (CE) 

  • Comprender y saber aplicar las herramientas básicas e instrumentos de naturaleza 

cuantitativa adecuadas para el análisis de la información. 

  • Redactar de forma correcta informes o memorias de un proyecto 

  • Reunir, analizar, interpretar y presentar los datos. 

 

1.13.Contenidos del programa

En esta era de sobreabundancia de datos cada vez se valora más la habilidad de entender e interpretar la información numérica. La necesidad de obtener y analizar información está presente en múltiples ámbitos y situaciones cotidianas.  

El objetivo es aprender a analizar la realidad, tomar decisiones y comunicar los resultados o conclusiones que se derivan de los datos. De una manera eminentemente práctica, y usando el programa Excel, se proporcionarán instrumentos estadísticos para obtener y analizar información. Se abordarán las etapas del proceso de elaboración de un estudio: Definición de objetivos, necesidades y fuentes de información disponibles, procedimientos para la recogida de datos, análisis e interpretación de los resultados obtenidos.  

El énfasis está en resolver problemas del mundo real. El proceso parte de unos objetivos, que concretados en forma de preguntas o hipótesis a confirmar nos llevarán a buscar con qué datos responder a esas preguntas, cómo recopilarlos y qué herramientas usaremos para procesar esa información. Finalmente se interpretarán los resultados en el contexto de nuestras preguntas originales.

PROGRAMA

Tema 1.- Necesidades de información y búsqueda de datos disponibles: Etapas de un análisis estadístico. Fuentes de Información públicas y privadas. 

Tema 2.- Procedimientos para la recogida de datos: Técnicas cualitativas y cuantitativas. 

Tema 3.- Análisis exploratorio de la información: Tablas, gráficos y medidas de síntesis para resumir el comportamiento de una y varias variables. 

Tema 4.- Procesos para la toma de decisiones: De la muestra a la población.

Tema 5.-La elaboración del informe final: Introducción, Objetivos, Metodología, Resultados, Conclusiones, Bibliografía y Anexos. 

1.14.Referencias de consulta

CAO, R.; et al. (2001) Introducción a la estadística y sus aplicaciones. Ed. Pirámide. 

HERNANDEZ SAMPIERI, R, et al. (2017) Fundamentos de Investigación. Ed. Mc Graw Hill Education. 

PEREZ LÓPEZ, C.:(2012)  “Estadística Aplicada: conceptos y ejercicios a través de Excel. Ed. Ibergarceta. 

LEVINE, D.M. et al. (2011) "Statistics for Managers, Using Microsoft Excel" Pearson Ed. 

A lo largo del curso se entregará material complementario para seguir la asignatura y realizar las actividades prácticas. 

2.Metodologías docentes y tiempo de trabajo del estudiante

2.1.Presencialidad

 

#horas

Porcentaje de actividades presenciales (mínimo 33% del total)

28 (37%)

Porcentaje de actividades no presenciales

47 (63%)

2.2.Relación de actividades formativas

Actividades presenciales

Nº horas

Clases teóricas en aula

10

Prácticas con medios informáticos

10

Trabajos académicamente dirigidos

6

Actividades de evaluación

2

Semanalmente se impartirán una clase de dos horas de duración en las aulas de informática. En la primera parte se explicará de una manera muy aplicada y participativa los aspectos básicos de la recogida y análisis de la información con Excel. En la segunda parte de la clase, los alumnos realizarán un ejercicio práctico aplicando los conocimientos adquiridos a problema o situación concreta usando una base de datos. El alumno puede elegir un tema o proyecto particular sobre el que trabajar, o en su defecto seleccionar alguno de los propuestos por el profesor. 

Se utilizará la plataforma Moodle para poner a disposición de los alumnos los materiales que necesiten para seguir el desarrollo de las clases y para la entrega de las prácticas. Estas prácticas se podrán realizar en la última parte de la clase, y se entregarán antes de la clase siguiente. 

3.Sistemas de evaluación y porcentaje en la calificación final

3.1.Convocatoria ordinaria

Un 50% de la evaluación se hará a partir de los trabajos realizados en clase y de tareas propuestas en Moodle; y un 50% se hará a partir de la presentación de un proyecto sobre un caso elegido por el estudiante, o a partir de un examen final según elija el estudiante.   

El alumno que no presente proyecto final y entregue menos de un 30% de tareas propuestas, aparecerá en las actas como “No Evaluado”. 

SEGUNDA MATRICULA 

Se mantienen los criterios de evaluación establecidos en la primera matrícula, tanto para la convocatoria ordinaria como para la extraordinaria.

3.1.1.Relación actividades de evaluación

Actividad de evaluación

%

Examen final ó Presentación del Informe Final del Proyecto (máximo 70% de la calificación final o el porcentaje que figure en la memoria)

50%

Evaluación continua

50%

 

 

3.2.Convocatoria extraordinaria

El 100% de la evaluación se hará a partir de un proyecto o alternativamente mediante un examen final sobre los aspectos teóricos y prácticas explicados en clase. 

4.Cronograma orientativo


Curso : 2019/2020

592 -

19438 - DATA COLLECTION AND ANALYSIS OF INFORMATION WITH EXCEL


Información de la asignatura

Code - Course title:
19438 - DATA COLLECTION AND ANALYSIS OF INFORMATION WITH EXCEL
Degree:
592 -
Faculty:
103 - Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Academic year:
2019/20

1.Course details

1.1.Content area

Statistics 

1.2.Course nature

Optional

1.3.Course level

Grado

1.4.Year of study

XX

1.5.Semester

Second semester

1.6.ECTS Credit allotment

3.0

1.7.Language of instruction

Español

1.11.Faculty data

The faculty is composed of professors from the following department: 

 

Departamento de Economía Aplicada. UDI de Estadística 

Módulo E-12 

Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales C/ Francisco Tomás y Valiente, 5 

Universidad Autónoma de Madrid 28049 Madrid 

Secretaría: Despacho E-14-308 Tel.: (+34) 91 497 4887 

Fax: (+34) 91 497 3422 

Web: http://www.uam.es/ss/Satellite/Economicas/es/1234888141300/subhomeDe partamento/Economia_Aplicada:_UDI_de_Estadistica.htm 

1.12.Competences and learning outcomes

2.Teaching-and-learning methodologies and student workload

2.1.Contact hours

 

#horas

Contact hours (minimum 33%)

 

Independent study time

 

2.2.List of training activities

Activity

# hours

Lectures

 

Seminars

 

Practical sessions

 

Clinical sessions

 

Computer lab

 

Fieldwork

 

Laboratory

 

Work placement

 

Supervised study

 

Tutorials

 

Assessment activities

 

Other

 

3.Evaluation procedures and weight of components in the final grade

3.1.1.List of evaluation activities

Evaluatory activity

%

Final exam

 

Continuous assessment

 

3.2.1.List of evaluation activities

Evaluatory activity

%

Final exam

 

Continuous assessment